Granularitate, măsuri și ierarhii

Modelare intermediară a datelor în Power BI

Maarten Van den Broeck

Content Developer at DataCamp

Înțelegerea granularității

  • Granularitate: la ce nivel sunt stocate datele față de dimensiuni?
  • Nivelul minim de detaliu pentru interogare
  • Definiți granularitatea cu instrucțiuni „după":
    • Ex. după client, după produs, după zi
    • Ex. după id, după codul NAICS$^1$, după vechimea unității, după an

1 NAICS: North American Industry Classification System
Modelare intermediară a datelor în Power BI

Gestionarea granularității în Power BI

  • Obținerea unui grain mai fin: nu este recomandat!
  • Obținerea unui grain mai grosier: agregări și grupări
    • Performanță mai bună la interogare cu mai puține rânduri
    • Cache mai mic și reîmprospătare mai rapidă

agregare în PBI

grupare după în PBI

Modelare intermediară a datelor în Power BI

Măsuri

  • Câmpuri sau combinații de câmpuri care pot fi agregate sau calculate
    • Provin direct din datele de tip fact
    • Pot fi calculate și măsuri noi

măsuri într-un tabel fact

Modelare intermediară a datelor în Power BI

Crearea măsurilor

  • Valorile numerice sunt convertite automat în măsuri și agregate prin sumă

  • Creați propriile măsuri în Power BI folosind DAX
  • Creați tipuri specifice de calcule printr-un dialog: Măsuri rapide

  • Util pentru a învăța cum să creați măsuri moderat complexe
Modelare intermediară a datelor în Power BI

Ierarhii

Permit utilizatorilor să exploreze dimensiunile datelor

Ierarhii naturale
  • Nivelurile ierarhiei există „în lumea reală"
  • An -> Lună -> Zi
Ierarhii artificiale
  • Nivelurile sunt create în scopuri de interogare
  • An de admitere -> Culoare preferată -> Sport preferat
Modelare intermediară a datelor în Power BI

Să exersăm!

Modelare intermediară a datelor în Power BI

Preparing Video For Download...